Big Data в маркетинге и рекламе_ персонализированная реклама и поведенческий анализ (1)

1.

Практическое применение Big Data
в маркетинге и рекламе.
Презентацию делала студентка 3-го курса ИМЭС
Направление: Бизнес-информатика
Группа:

2.

Цель и актуальность
**Цель: **
Повышение эффективности рекламных кампаний,
персонализация предложений для клиентов
и повышение лояльности и удержания клиентов.
**Актуальность: **
Необходимость адаптации к современным
требованиям рынка, где конкуренция высока,
а клиенты ожидают персонализированного
подхода. Использование Big Data позволяет
компаниям лучше понимать потребности
клиентов, что приводит к увеличению продаж
и прибыли.

3.

Откуда берутся данные?
Большие данные в маркетинге собираются из множества каналов. Чем больше источников, тем точнее
картина поведения клиентов. Вот несколько примеров:
• CRM-системы. Инструменты передают подробную информацию о клиентах и покупках: контакты, историю
покупок, взаимодействие с компанией. Эти данные помогают сегментировать аудиторию и создавать
персонализированные предложения.
• Веб-аналитика. Сервисы отслеживают поведение пользователей на сайте, данные важны для оптимизации
конверсий.
• Социальные сети. Источник данных о предпочтениях и интересах аудитории. Вы можете узнать, как
клиенты реагируют на контент, какие темы обсуждают, какие бренды выбирают.
• CDP. Объединяет данные о клиентах из нескольких каналов: сайтов, приложений и офлайн-точек продаж.
Система создает единый профиль пользователя, объединяя структурированную и неструктурированную
информацию.
• Данные с устройств IoT. Передают данные от умных вещей для рекламы.
• Email-рассылки и мессенджеры. Дают информацию о том, какие вопросы чаще всего задают пользователи
и что их интересует.

4.

В маркетинге Big Data помогает бизнесу понимать аудиторию,
улучшать продукты, снижать затраты и увеличивать доход.
Основной плюс — догадки и гипотезы превращаются в точные стратегии. Благодаря
объемной аналитике компании лучше понимают своих клиентов, адаптируют
предложения и повышают рентабельность вложений:
• Детальное понимание аудитории. Персонализация работает не просто на основе
пары полей в CRM-системе: информация полностью адаптирована под поведение
и интересы пользователя. Вместо групп-сегментов, компания обращается
к конкретному человеку. Маркетологи предсказывают, что и когда скорее всего
понадобится клиенту и предлагают именно это.
• Улучшенные стратегии ценообразования. Данные позволяют изучить
чувствительность групп и конкретных покупателей к изменению цен, в реальном
времени менять стоимость на основе поведения и сравнения цен с конкурентами.
• Точечная реклама. Большие данные помогают делать таргетинг на основе данных,
перенастраивать и отключать неэффективные кампании, тестировать и автоматически
улучшать сообщения.

5.

Как большие данные используют в маркетинге
Сегментировать аудиторию. Традиционная сегментация основывается на возрастах, доходах или
географии. Большие данные позволяют выйти на новый уровень и сегментировать по поведению
(данные о кликах, просмотрах и покупках), на основе данных из соцсетей и в реальном времени.
Например, Netflix использует Big Data для разделения пользователей
по вкусам, чтобы рекомендовать не просто
популярные фильмы, а именно те,
которые понравятся конкретному зрителю.

6.

Персонализировать предложения и общения. Чем больше данных, тем точнее можно
адаптировать предложения на сайте, в рассылках и рекламе. Данные о поведении, таких как
время активности или предпочтительные каналы связи, помогают выбрать лучшее время для
коммуникации и сделать ее максимально эффективной.
Например, Lamoda отправляет письма с подборкой одежды,
которая соответствует предпочтениям клиента.
И это не просто письмо с товарами из брошенной корзины:
пользователь видит вещи своего размера и в тех категориях,
которые чаще всего открывал в последнее время.

7.

Создавать востребованные продукты и улучшать существующие. Данные о том, чего хотят
клиенты, помогают создавать востребованные продукты. Например, на основе анализа трендов
и обратной связи можно доработать существующий концепт и получить больше результата от теста
MVP.
Так, Coca-Cola создала напиток на основе анализа социальных сетей, где пользователи обсуждали
вкусные сочетания.

8.

Какие инструменты и технологии используют
для обработки больших данных
Платформы для хранения и обработки данных. Эти системы
справляются с огромными объемами информации и сложными
вычислениями. Они позволяют распределять задачи на множество
серверов: разбивают массивы данных на части, обрабатывают
их параллельно и объединяют результаты.
Данные загружаются в хранилище, затем обрабатываются
с использованием алгоритмов, которые распределяют нагрузку между
серверами. Это позволяет быстро анализировать миллионы записей.
Базы данных NoSQL. Подходят для работы с неструктурированными
данными, такими как текст, изображения или JSON-файлы. Они хранят
информацию в гибких форматах и не требуют строгих схем. Подходят
для хранения больших объемов данных с разной структурой.
Например, их используют для обработки данных из соцсетей
или приложений. Данные записываются в коллекции или
кластеры, где их можно быстро извлечь или обновить.

9.

Программы визуализации данных. Используются для представления сложных данных
в понятной форме. Превращают таблицы, графики и массивы данных в диаграммы, карты
или дашборды.
Помогают быстро понять ключевые метрики и тренды. Например, маркетологи могут увидеть
эффективность кампаний или изменения спроса.
Машинное обучение и искусственный интеллект. Автоматизируют обработку данных
и находят закономерности без явного программирования. Это алгоритмы, которые обучаются
на данных и используют их для предсказаний.
Обычно их используют для персонализации рекламы, прогнозирования спроса или
определения оттока клиентов. Модели обучаются на исторических данных, затем
применяются к новым, чтобы выявить паттерны или аномалии.
Облачные платформы. Позволяют хранить и обрабатывать данные без необходимости
покупать собственное оборудование. Компании не нужно закупать серверы, нанимать ИТспециалистов или заниматься обслуживанием. Подходят для масштабирования бизнеспроцессов.

10.

5 причин, чтобы внедрять маркетинг на основе
больших данных
• Потенциал роста исчерпан. Компания пытается увеличить выручку,
средний чек и частоту покупок, но массовые рассылки и акции больше
не дают результатов.
• Реальная эффективность массовых акций остается неизвестной,
особенно в офлайне. Без точной сегментации бизнес теряет маржу
и контроль над результатами.
• Каналы коммуникации выбираются вслепую. Рассылки, которые
не работают, продолжают отправляться.
• Маркетинговые гипотезы не тестируются. A/B-тесты дают ценные
данные, но для их корректности не хватает качественной
сегментации. Если база формируется вручную, результаты теста будут
ненадежными.
• Ручная работа занимает слишком много времени. Когда маркетолог
тратит десятки часов на обработку таблиц в Excel, вместо того чтобы
создавать эффективные кампании, бизнес теряет возможности роста.

11.

Риски и ограничения
• Проблемы с конфиденциальностью данных: потребители
обеспокоены использованием их данных компаниями.
• Сложность обработки больших объемов данных: требуется мощное
оборудование и специализированные инструменты.
• Необходимость в квалифицированных специалистах: компании
испытывают дефицит специалистов по анализу данных.

12.

Практические рекомендации
• Регулярное обновление данных: обеспечивает актуальность
информации и повышает точность прогнозов.
• Использование аналитических инструментов: позволяет
эффективно обрабатывать большие объемы данных и выявлять
скрытые закономерности.
• Обучение сотрудников работе с данными: повышает
квалификацию команды и улучшает качество принимаемых
решений.

13.

Выводы и предложения
• Big Data — мощный инструмент для повышения эффективности
маркетинга и рекламы, увеличивающий точность прогнозов
и конверсию.
• Необходимо учитывать риски, связанные
с конфиденциальностью данных и сложностью обработки
больших объемов информации.

14.

Список источников
• Salkowitz Rob FROM BIG DATA TO SMART DATA: Using data
to drive personalized brand experiences.
• Шаймарданов И. Как большие данные меняют парадигму
бизнеса: подходы, инструменты, кейсы.